Einblick in den SEO- Rechercheprozess von B2X
Dieses Dokument bietet einen klaren, schrittweisen Überblick darüber, wie SEO Research bei B2X Softwaredurchgeführt wird und wie dieser Prozess strategische Entscheidungen unterstützt. Es richtet sich an Kunden, Stakeholder, interne Teams sowie Content Writer, die die Logik hinter SEO-Prioritäten, Content-Planung und suchgetriebenem Wachstum verstehen möchten — auch ohne tiefgehende Kenntnisse in SEO oder semantischer Analyse.
Strategie heißt, den Weg zu sehen, den andere nicht erkennen.
Einleitung
Bei B2X Software wird SEO Research als ein systematischer Prozess verstanden, der Rohdaten aus dem Markt in klare, strategische Entscheidungsgrundlagen für Content-, Design- und Entwicklungsteams überführt. Dadurch wird sichergestellt, dass SEO-Maßnahmen keine isolierten Einzelaufgaben sind, sondern Teil eines kohärenten und skalierbaren Wachstumsmodells. Der SEO-Rechercheprozess besteht grundsätzlich aus den folgenden drei Phasen:
Wettbewerbsanalyse
Semantische Analyse
Content-Architektur
1. Wettbewerbsanalyse
Diese Phase hilft dabei zu verstehen, wer Ihre Suchlandschaft dominiert – und warum. In diesem Schritt analysieren wir die Keyword-Strategien der Wettbewerber, die Qualität ihrer Inhalte, ihre Backlink-Profile, die Seitenstruktur sowie ihre gesamte Online-Autorität, um Stärken, Schwächen und ungenutzte Potenziale aufzudecken.
Diese Erkenntnisse ermöglichen es uns, die eigene Content- und SEO-Strategie gezielt weiterzuentwickeln – mit Fokus auf Bereiche, in denen sich Wettbewerbsvorteile erzielen, Sichtbarkeitslücken schließen und eine stärkere Präsenz in den Suchergebnissen aufbauen lassen. Gleichzeitig dient diese Analyse als klarer Benchmark dafür, wie leistungsstarker und marktüblicher Content in einer bestimmten Branche aussieht.
Warum das für Business Owner und Stakeholder relevant ist
Es wird klar, wer Ihre tatsächlichen Wettbewerber in den Suchergebnissen sind – nicht nur im Markt.
Sie erkennen, in welche Bereiche Wettbewerber gezielt in Sichtbarkeit investieren und wo noch Lücken bestehen.
Es ermöglicht eine intelligentere Priorisierung von SEO-Investitionen auf Basis von Wirkung statt Annahmen.
SEO-Entscheidungen werden mit übergeordneten Geschäftszielen wie Positionierung, Wachstum und Autoritätsaufbau in Einklang gebracht.
Warum das für Content Writer relevant ist
Sie sehen, wie andere Unternehmen vergleichbare Inhalte kommunizieren, aufbauen und positionieren.
Sie gewinnen ein besseres Verständnis für Marktsprache, Tonalität und erwartete inhaltliche Tiefe.
Sie erhalten Inspiration für Seitenstrukturen, FAQ-Ideen und relevante Unterthemen.
Sie vermeiden das bloße Kopieren von Wettbewerbern und können stattdessen vollständigeren, differenzierteren und hochwertigeren Content erstellen.
2. Semantische Analyse
Die semantische Analyse ist der Prozess, bei dem untersucht wird, wie Menschen nach Informationen suchen, welche bedeutungsvollen Muster in ihren Suchanfragen erkennbar sind und wie relevante Keywords auf Basis von Relevanz und Suchintention in thematische Cluster strukturiert werden.
Grundsätzlich lässt sich die Phase der semantischen Analyse in zwei Schritte unterteilen: den Aufbau des semantischen Kerns (Semantic Core) und das Keyword-Clustering.
2.1. Sammlung von Seed-Keywords
Seed-Keywords sind die ersten, breit gefassten Suchbegriffe, die die Kernthemen einer Website, eines Produkts oder eines Unternehmens abbilden. Sie dienen als Ausgangspunkt für die Keyword-Recherche und die semantische Analyse und ermöglichen es SEO-Spezialisten, daraus spezifischere Long-Tail-Keywords, thematische Cluster und Suchintentionen abzuleiten.
Seed-Keywords sind nicht zwangsläufig die finalen Keywords, für die später optimiert wird – sie bilden vielmehr die „Wurzeln“, aus denen der gesamte semantische Kern entsteht.
Beispielsweise könnten für ein Projekt rund um immersive Konzerte in der Natur folgende Seed-Keywords verwendet werden: „Naturkonzert“, „Kulturveranstaltungen im Park“, „Open-Air-Musik“, „Jazz Open Air“ und ähnliche Begriffe.
Seed-Keywords stammen in der Regel direkt vom Kunden oder aus einem übergeordneten Verständnis des Produkts bzw. der Dienstleistung. Anschließend erweitert der SEO-Spezialist diese Liste mithilfe professioneller SEO-Tools, um verwandte Suchanfragen, Long-Tail-Varianten und vollständige Suchintentionen zu identifizieren.
2.2. Aufbau des semantischen Kerns
Ein semantischer Kern ist eine strukturierte Liste aller Keywords, Suchbegriffe und Suchintentionen, die für eine bestimmte Website oder eine einzelne Seite relevant sind. Er bildet ab, wie Menschen bei Google nach Informationen suchen und welche Themen eine Website abdecken muss, um diesen Suchanfragen zu entsprechen. Man kann ihn als den SEO-Bauplan für den Content verstehen.
Der semantische Kern umfasst in der Regel primäre, sekundäre und – in manchen Fällen – Long-Tail-Keywords, die nach Kriterien wie Relevanz, Hierarchie, geografischem Bezug, Wettbewerbsintensität und Suchvolumen gruppiert werden.
Die Definitionen der wichtigsten Begriffe sind nachfolgend aufgeführt.
Primäre Keywords
Ein primäres Keyword ist der wichtigste Suchbegriff, für den eine Seite ranken soll. Es repräsentiert das Kernthema der Seite und spiegelt die zentrale Suchintention der Nutzer wider. Dieses Keyword sollte im H1-Heading, früh im Seiteninhalt sowie auf natürliche Weise im gesamten Text vorkommen.
Primäre Keywords helfen Content Writern dabei:
den Hauptzweck der Seite zu verstehen,
den zentralen Fokus und die inhaltliche Richtung festzulegen,
die passende Wortwahl, Tonalität und Struktur zu wählen,
ein Abdriften in themenfremde Inhalte zu vermeiden,
sicherzustellen, dass der Content sowohl mit der SEO-Strategie als auch mit den Erwartungen der Nutzer übereinstimmt.
Beim Schreiben sollte immer zuerst das primäre Keyword der Seite definiert werden. Es bildet den Anker für den gesamten Content.
Sekundäre Keywords
Sekundäre Keywords sind unterstützende Suchbegriffe, die das durch das primäre Keyword definierte Hauptthema erweitern, vertiefen oder präzisieren. Sie stehen in enger Beziehung zum Kernthema, beschreiben jedoch Unterthemen, Eigenschaften, Varianten oder spezifische Nutzerbedürfnisse im Zusammenhang mit dem Hauptthema.
Sie tragen dazu bei, ein Thema vollständig abzudecken und den Content relevanter, umfangreicher und näher an der tatsächlichen Suchweise der Nutzer auszurichten.
Sekundäre Keywords helfen Content Writern dabei:
zu verstehen, welche zusätzlichen Informationen Nutzer erwarten,
Inhalte strukturierter und umfassender aufzubauen,
natürliche Zwischenüberschriften (H2/H3) und thematische Abschnitte zu erstellen,
oberflächliche oder unvollständige Inhalte zu vermeiden,
die Chancen zu erhöhen, für eine größere Anzahl von Suchanfragen zu ranken,
das primäre Keyword sinnvoll zu unterstützen, ohne thematisch abzuschweifen.
Sekundäre Keywords sollten natürlich im Text verwendet werden, insbesondere in:
Zwischenüberschriften,
Absätzen zu verwandten Themen,
FAQ-Bereichen,
Produkt- oder Servicebeschreibungen,
Beispielen und erläuternden Details.
Long-Tail-Keywords
Long-Tail-Keywords sind längere, sehr spezifische Suchanfragen, die in der Regel aus 3 bis 7 Wörtern bestehen. Sie beschreiben sehr konkrete Nutzerbedürfnisse, Fragen oder Situationen – im Gegensatz zu allgemeinen, breiten Keywords.
Beispiel:
Allgemeines Keyword: „Konzerte“
Long-Tail-Keyword: „immersive Konzerte unter Bäumen in meiner Nähe“
Long-Tail-Keywords haben meist ein geringeres Suchvolumen, zeigen jedoch eine sehr starke Suchintention. Nutzer wissen genau, wonach sie suchen, was diese Keywords besonders wertvoll für hochwertigen, zielgerichteten Content macht.
Für Content Writer sind Long-Tail-Keywords wichtig, weil sie:
dabei helfen, Themen natürlich zu erweitern,
Ideen für Zwischenüberschriften, Abschnitte und FAQ-Fragen liefern,
Inhalte spezifischer, hilfreicher und suchmaschinenfreundlicher machen,
es ermöglichen, für viele Varianten von Suchanfragen zu ranken,
natürlich und menschlich klingen (oft in vollständigen Sätzen oder realistischen Formulierungen).
Zusätzlich helfen sie Google, die Tiefe und den Kontext des Contents besser zu verstehen.
Keyword-Schwierigkeit (Keyword Difficulty)
Die Keyword Difficulty (KD) ist eine Kennzahl, die angibt, wie schwierig es ist, für ein bestimmtes Keyword in Google zu ranken. Sie schätzt den Wettbewerbsgrad ein – also wie viele starke Websites bereits für diesen Suchbegriff ranken und wie hoch der Aufwand ist, diese zu überholen.
Die Keyword-Schwierigkeit wird meist auf einer Skala von 0 bis 100 gemessen, wobei die genaue Interpretation vom jeweiligen SEO-Tool abhängt. Je höher der Wert, desto wettbewerbsintensiver ist das Keyword. Die meisten SEO-Tools orientieren sich an folgenden Richtwerten:
0–20 → Sehr geringe Schwierigkeit. Leicht zu ranken. Auch neue Seiten und kleinere Websites können konkurrieren.
21–40 → Geringe bis moderate Schwierigkeit. Gut erreichbar. Geeignet für Long-Tail-Content und neue Seiten.
41–60 → Mittlere Schwierigkeit. Deutlich wettbewerbsintensiver. Erfordert starken Content, saubere Struktur und gute On-Page-Optimierung.
61–80 → Hohe Schwierigkeit. Schwer zu ranken. Erfordert hochwertigen Content, eine starke Domain und Backlinks.
81–100 → Sehr hohe / extreme Schwierigkeit. Nur stark autoritäre Websites ranken. Erheblicher SEO-Aufwand erforderlich.
Suchvolumen (Search Volume)
Das Suchvolumen gibt an, wie oft ein bestimmtes Keyword durchschnittlich pro Monat bei Google (oder einer anderen Suchmaschine) gesucht wird. Es zeigt, wie groß das Interesse bzw. die Nachfrage nach diesem Begriff ist.
Hohes Suchvolumen → viele Nutzer interessieren sich für dieses Thema.
Niedriges Suchvolumen → Nischen- oder sehr spezifische Suchanfragen.
Primäre Keywords haben in der Regel ein höheres Suchvolumen, während Long-Tail-Keywords meist ein geringeres Suchvolumen, dafür aber eine stärkere Suchintention aufweisen.
Land (Country)
„Country“ bezeichnet den geografischen Markt, für den die Keyword-Daten erhoben wurden – zum Beispiel Deutschland (DE), die Vereinigten Staaten (US), Spanien (ES) oder globale Daten.
Suchintention (Search Intent)
Suchintention beschreibt, was der Nutzer tatsächlich erreichen möchte, wenn er ein bestimmtes Keyword sucht – zum Beispiel Informationen finden, ein Produkt kaufen, eine Dienstleistung beauftragen oder Inhalte vergleichen.
3. Content-Architektur
Die Content-Architektur definiert, wie Informationen auf Basis der semantischen Strategie und der Suchintention der Nutzer über die einzelnen Seiten einer Website strukturiert, organisiert und verteilt werden.
3.1. Keyword-Zuordnung
Beim Keyword-Zuordnung wird definiert, welche Seiten auf der Website existieren, wie sie hierarchisch zueinander aufgebaut sind (z. B. Kategorie → Unterkategorie → Detailseite) und welche Art von Inhalten jede Seite enthalten soll.
Mit anderen Worten verbindet das Keyword-Zuordnung den semantischen Kern mit der Website-Architektur. Es legt fest, wie Informationen auf einzelne Seiten verteilt werden, wie Nutzer und Suchmaschinen durch die Website navigieren und welchen Platz jeder Content-Baustein innerhalb der Gesamtstruktur einnimmt.
Vereinfacht gesagt definiert das Content-Mapping die Seitenstruktur und legt fest, welche Keywords auf welcher Seite verwendet werden sollen.
3.2. Content-Spezifikationen
Diese Phase konzentriert sich auf die Erstellung und Optimierung von Website-Inhalten und Metadaten im Einklang mit Keyword-Clustern, Suchintentionen und SEO-Best Practices. Ziel ist es, jede Seite suchmaschinenfreundlich, nutzerorientiert und strukturiert aufzubauen, um maximale Sichtbarkeit und Conversion-Potenziale zu erreichen.
Die wichtigsten Deliverables dieser Phase sind Content-Spezifikationen für Website-Seiten und Blogartikel.
4. SEO-Forschungs-Ergebnisse
Die Ergebnisse der SEO-Recherche werden in der Regel als Excel-Datei bereitgestellt, die in mehrere Tabellenblätter unterteilt ist:
Seed-Keywords (die anfängliche Liste, die vom Kunden bereitgestellt wurde)
Wettbewerber (die vom Kunden bereitgestellte und während der Recherche von B2X erweiterte Liste der Wettbewerber)
Semantischer Kern
Content-Mapping
Semantischer Kern und Content-Mapping sind die zentralen Ergebnisse des gesamten SEO-Research-Prozesses.
Häufig gestellte Fragen zu SEO- und GEO-Recherche
Bevor ein einziges Wort geschrieben wird, führt B2X eine strukturierte Recherchephase durch: Keyword- und semantische Cluster-Analyse, SERP-Zusammensetzungsanalyse für jede Zielabfrage, Wettbewerber-Content-Audit, Suchabsicht-Klassifizierung und Entity-Mapping. Das Ergebnis ist ein Content-Brief, der definiert, was der Artikel abdecken muss, wie er strukturiert sein muss und welche Fragen er beantworten muss — für Suchmaschinen und KI-Systeme.
Wir beginnen mit der semantischen Kernrecherche — dem Aufbau eines nach Themenclustern organisierten Keyword-Universums, nicht nach einzelnen Begriffen. Für jeden Cluster bewerten wir: Suchvolumen, Keyword-Schwierigkeit, kommerzielle vs. informationelle Absicht, SERP-Feature-Potenzial (Featured Snippets, PAA, AI Overviews) und LLM-Zitierwahrscheinlichkeit. Die Priorität wird durch den Schnittpunkt von Geschäftsrelevanz, Traffic-Potenzial und Content-Gap-Opportunity bestimmt.
SEO-Keyword-Recherche identifiziert, was Menschen in Suchmaschinen eingeben — mit Fokus auf Ranking-Potenzial und Klickrate. GEO-Recherche identifiziert, welche Fragen KI-Systeme wahrscheinlich beantworten und welche Quellen sie dabei nutzen. GEO-fokussierte Recherche betrachtet: wie KI-Systeme eine Abfrage derzeit beantworten, welche Entitäten sie mit einem Thema assoziieren, welche Inhaltsstrukturen sie extrahieren und welche Definitions- oder Framework-Formulierungen sie tendenziell zitieren. Beide Schichten werden in jedem B2X-Rechercheengagement abgedeckt.
Ein Pillar-Artikel ist die kanonische Ressource für einen Themencluster — er zielt auf die primäre hochvolumige Abfrage ab, deckt das Thema umfassend ab und verankert die interne Verlinkungsstruktur. Supporting-Artikel behandeln spezifische Unterfragen, Long-Tail-Abfragen oder Vergleichsaspekte, die in den Pillar einfließen. Wir kartieren diese Architektur, bevor wir etwas schreiben: Jedes Stück hat eine definierte Rolle, einen Ziel-Abfragesatz und einen internen Verlinkungsplan.
Jeder B2X-Artikel ist um extrahierbare Wissensblöcke strukturiert: einen klaren Definition Block für das primäre Konzept, ein benanntes Framework oder Modell wo anwendbar, quantifizierte Datenpunkte, Vergleichstabellen und einen FAQPage-Abschnitt mit strukturierten Antworten auf die häufigsten Abfragen. Diese Elemente sind die primären Signale, die LLMs nutzen, wenn sie entscheiden, ob sie eine Quelle zitieren. Generischer narrativer Inhalt ohne diese Strukturen hat nahezu null LLM-Zitierwahrscheinlichkeit, unabhängig von seiner SEO-Performance.
